本项目依赖于Keras深度学习模型，旨在对手语进行分类和实时识别。为了实现这一目标，项目结合了OpenCV库的相关算法，用于捕捉手部的位置，从而能够对视频流和图像中的手语进行实时识别。这对于听觉障碍者和手语使用者来说是一个有益的工具，可以帮助他们与其他人更轻松地进行交流和理解。

本项目基于网络爬虫技术爬取新闻，进行中文分词和特征提取，形成相似的新闻集，通过K-means算法进行聚集，最终集热点推荐、热词呈现及个性化分析等操作于一体，实现新闻推荐功能。

本项目基于Movielens数据集，采用协同过滤、矩阵分解以及建立LDA主题模型等机器学习算法，旨在设计和训练一个合适的智能电影推荐模型。最终的目标是根据电影的相似性以及用户的历史行为，生成一个个性化的电影推荐列表，从而实现网站为用户提供精准电影推荐的功能。

本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。

本文介绍的一种基于Tensorflow、SDD和Python的人脸口罩识别系统，结合了深度学习技术和计算机视觉算法，能够高效地检测人脸并准确地判断是否佩戴口罩。通过使用这个系统，我们可以更好地管理公共场所的出入口，确保员工、顾客和访客的健康安全。

本项目基于机器学习算法（岭回归+随机森林回归+极端森林回归+加权平均融合模型），通过对单模型和融合模型计算所得的指标进行对比，旨在实现对小分子在人体内清除率指标的预测。这项技术可以进行二次开发，为药物研发提供准确的预测结果，加速候选药物的筛选过程，为研发人员提供宝贵的指导，推动药物研发的进展。

本项目专注于MovieLens数据集，并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度，并通过用户的交互方式，以单击电影的方式，提供两种不同的电影推荐方式。项目融合了协同过滤和深度学习技术，为用户提供了两种不同但有效的电影推荐方式。这可以提高用户体验，使他们更容易找到符合他们口味的电影。

本项目基于Kaggle公开数据集，进行心脏病和慢性肾病的特征筛选和提取，选择随机森林机器学习模型进行训练，预判是否有疾病、针对相应的症状或需求给出药物推荐，实现具有实用性的智能医疗助手。这种智能医疗助手有望提高医疗决策的准确性，为患者提供更好的医疗体验，并对医疗资源的合理分配起到积极作用。

本项目以科大讯飞提供的数据集为基础，通过特征筛选和提取的过程，选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，建立方言和相应类别之间的映射关系，解决方言分类问题。

本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。